madcop
活跃·★ 30·NOASSERTION·更新于 2026-09-10
MadCop 是一款跨平台、本地优先的 AI 代理桌面应用程序，旨在通过私有、代理式工作流运行大型语言模型。它支持 OpenAI 兼容的 API 端点，并将所有对话、文件和知识库保存在本地机器上，为复杂的多步骤任务提供广泛的工具使用和多智能体能力。 该工具允许用户选择自己的模型、提供本地文件，并协调网络搜索、文件操作和报告生成等多种动作，取代了传统上仅限于单轮问答的聊天界面。
#AI 代理#桌面应用#本地优先#跨平台#大模型集成#工作流自动化#工具使用#多智能体
01
功能特性
01本地优先和隐私保护：所有数据保留在您的机器上，无云端锁定，数据不离开设备。
02跨平台兼容性：作为单一 Electron 二进制文件在 macOS、Windows 和 Linux 上运行。
03灵活的大模型集成：连接任何 OpenAI 兼容的 API 端点，允许用户选择其首选模型提供商。
04高级代理式工作流：具有统一的四向模式选择器，用于快速、标准（ReAct）和深度（多智能体 DAG）执行。
05广泛的工具注册表：包括内置工具（如网络搜索、文件操作）和用户定义的 Python 工具，并支持 MCP 服务器。
02
兼容性
Python
后端
已通过文档验证
Electron
前端
已通过文档验证
macOS
操作系统
已通过文档验证
Windows
操作系统
已通过文档验证
Linux
操作系统
已通过文档验证
OpenAI-compatible API
大模型运行时
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ git clone https://github.com/linmy666/madcop.git
2
$ cd madcop
3
$ pip install -e .
4
$ cd desktop
5
$ npm install
6
$ npx vite build --config vite.vue.config.ts
04
使用场景
↳产品经理撰写从内部文档和外部研究中提取内容的简报，并以 Markdown 格式保存到项目文件夹。
↳工程师使用聊天界面读取、编辑和解释源文件中的更改。
↳分析师从网络抓取数据，进行结构化处理，并将结果以可读格式保存到磁盘。
↳研究人员需要一个本地的 RAG 风格工作流，针对自己的文档文件夹使用可定制的模型。
05
同类工具
评论
登录后发表评论
暂无评论，来发表第一条吧